Человеческое зрение адаптируется к экстремальным условиям освещения за несколько минут. Система человеческого зрения, включая глаза, нейроны и мозг, может также обучаться и запоминать настройки, чтобы быстрее адаптироваться при повторном столкновении с аналогичными условиями освещения.
В статье, опубликованной в журнале Applied Physics Letters, исследователи из университета Фучжоу в Китае создали датчик машинного зрения, который использует квантовые точки для адаптации к экстремальным изменениям освещения гораздо быстрее, чем человеческий глаз — примерно за 40 секунд — имитируя ключевые механизмы поведения глаз. Их результаты могут изменить правила игры в области роботизированного зрения и безопасности автономных транспортных средств.
Автор Юн Е объясняет:
«Квантовые точки — это полупроводники размером с нанометр, которые эффективно преобразуют свет в электрические сигналы».
Инновация авторов заключается в создании квантовых точек, которые специально предназначены для захвата зарядов, подобно воде в губке, а затем высвобождают их при необходимости — аналогично тому, как глаза накапливают светочувствительные пигменты для работы в условиях темноты.
Высокая адаптивная скорость датчика обусловлена его уникальной конструкцией: квантовые точки сульфида свинца, встроенные в полимер и слои оксида цинка. Устройство реагирует динамически, либо захватывая, либо высвобождая электрические заряды в зависимости от освещения, подобно тому как глаза накапливают энергию для адаптации к темноте.
Многослойная конструкция вместе со специализированными электродами оказалась высокоэффективной для воспроизведения человеческого зрения и оптимизации его световых характеристик для достижения наилучших результатов.
«Сочетание квантовых точек, которые являются светочувствительными наноматериалами, и биоинспирированных структур устройств позволило нам соединить нейробиологию и инженерию», — говорит Е.
Устройство не только эффективно адаптируется к яркому и тусклому освещению, но и превосходит существующие системы машинного зрения за счёт сокращения объёма избыточных данных, генерируемых текущими системами.
«Традиционные системы обрабатывают визуальные данные без разбора, включая нерелевантные детали, что приводит к перерасходу энергии и замедлению вычислений», — говорит Е. «Наш датчик фильтрует данные у источника, подобно тому как наши глаза фокусируются на ключевых объектах, а наше устройство предварительно обрабатывает световую информацию для снижения вычислительной нагрузки, подобно сетчатке человеческого глаза».
В будущем исследовательская группа планирует усовершенствовать своё устройство с помощью систем, включающих более крупные массивы датчиков и чипы с периферийными возможностями искусственного интеллекта, которые выполняют обработку данных ИИ непосредственно на датчике, или с использованием других интеллектуальных устройств в умных автомобилях для дальнейшего применения в автономном вождении.
«Непосредственное применение нашего устройства — в автономных транспортных средствах и роботах, работающих в изменяющихся условиях освещения, например, при переходе из туннеля на солнечный свет. Однако оно может потенциально вдохновить будущие системы машинного зрения с низким энергопотреблением», — говорит Е.
«Его основная ценность заключается в том, чтобы позволить машинам надёжно видеть там, где текущие датчики зрения терпят неудачу».
Предоставлено Американским институтом физики.